系统辨识自适应卡尔曼滤波.ppt

糸统辨识与自通应报告 卡尔曼( Kalman)滤波 报告人:刘磊 日期:2015,6,25 研究 kalman滤波的原因 、滤波简介、状态估计问题 三、Kaan背景介绍] 四、 Kalman控制系純的结构图 主要内容 五、 kalman滤波的具体步骤 六、 Wiener和 kalman滤波对比 七、卡尔曼滤波的优点 八、卡尔曼滤波的缺点 九、卡尔曼滤波的应用 十、()应用举例雷达日物 十一、滤波的性能对比实验视频 为什么研究 kalman滤波? 信号在传输与检测的过程中受到外界干 扰和设备内部噪声的影响,是接受端收 到信号具有随机性,为获得所需的信号 排除干扰,就要对信号进行滤波 三、滤破简介 滤波:通过一定的算法将信号中特定波段频率滤除,排除可能的随机 干扰,提高检测精度的一种手段。 功能:平滑、预测,微分、积分、信号分离和噪声抑制等功能。 数字滤波:使用软件编程/冋编程逻辑器件设计 信号种类 模拟滤波:采用电容电阻和电感的组合来完成 经典滤波:信号和噪声处于不同的频带。 算法 频域/时域) 高通、低通、带通、带阻滤波器。 现代滤波:利用信号和噪声的随机统计特性 维纳滤波, Kalman滤波,自适应滤波,小波变换等 21、状态估计问题 观测数据定量判断随机状态量 估计问题:何可以直接得到 很难直接得到 例如,飞机实时的位置、速度等状态参数需要通过雷达或其它 测量装置进行观测,而雷达等测量装置也存在随机干扰, 因此在观测到飞机的位置、速度等信号中就夹杂着随机干 扰,要想正确地得到飞机的状态参数是不可能的,只能根 据观测到的信号来估计和预测飞机的状态。